앞장에서 구한 변량분석(ANOVA) 결과에 대해 아래와 같이 해석을 하고 논문(보고서)을 작성합니다.
작성 방법은 어떤 정해진 규칙이 있는것이 아니므로 아래 작성 예시를 참고하여
각 연구 주제에 적합한 형식으로 전개하면 될 것입니다.
♣ 결과 해석
1. 변량의 동질성 검증
모집단이 동일한 변량을 가지고 있다는 가정을 충족시키는지 알아보기 위해
"Test of Homogeneity of Variances" 에서 Levene 통계량의 유의확율(Sig)이 0.05 보다 큰지를 확인합니다. 유의확율(Sig)이 0.05 보다 작다면 자료를 사용하지 않는 것이 좋습니다.
2. 통계적 유의성 확인
ANOVA 표에서 유의확율(Sig) 이 0.05 보다 작으면 각 집단간 차이가 있다 라는 의미로,
유의확율(Sig) 이 0.05 보다 크면 각 집단간 차이가 없다 라는 의미로 해석될 수 있습니다.
3. DUNCAN의 사후검정
각 집단별 성향의 차이가 어떻게 분포하는지를 알아보기 위해 던컨 표를 이용합니다.
위 예시에서는 1과 2, 두개 그룹으로 성격의 차이가 존재함을 알 수 있습니다.
♣ 논문 (보고서) 작성 방법
1. 먼저 조사의 목적과 분석 방법을 설명하고 그 결과표를 제시합니다.
2. 두 집단의 평균을 고려한 전체적인 설명을 기술합니다.
3. 통계적 유의성을 언급하고 그에 의한 결과를 해석합니다.
4. 의미해석과 함께 시사점,특이사항,문제점 등을 간단히 기술함으로서 결론을 맺습니다.
♣ 논문 (보고서) 작성 예시
스포츠활동 선택, 참여시 각 매체에 의해 영향받는 정도가 연령대 별로 차이가 있는지를 알아보기 위해 F-통계량을 이용한 일원분산분석(One-Way ANOVA)을 실시해 본 결과는 아래와 같다.
(필요시 그래프를 작성, 제시하여 이해를 도움)
전체적으로 친구의 영향은 평균 2.79 로서 보통(3.0)보다 약간 낮은 편이며
인터넷의 영향은 평균 3.20 으로서 보통보다 약간 높은 편으로 나타났다.
ANOVA 테스트 결과 연령대 별로 구분된 집단에서 통계적으로 유의적인 차이를 보이고 있으며 10대는 친구나 인터넷의 영향을 비교적 많이 받는 반면 연령이 높아질 수록 그 영향을 받는 정도가 낮아지는 것으로 나타났다. 특별히 30대의 경우는 친구보다 인터넷의 영향을 훨씬 많이 받는 것으로 나타났다.
각 연령별 집단간 성향의 차이를 알아보기 위한 던컨의 사후검증 결과 친구의 영향은 20대를 기점으로 10대와 30~50대가 서로 다른 성향으로 분류되고, 인터넷의 영향에 대해서는 40대를 기점으로 10~30대와 50대가 서로 다른 성향으로 분류되는 것으로 나타났다.
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